La scorsa settimana , Statistically Speaking è stata una novità, in quanto abbiamo ricevuto pochissime domande dal nostro pubblico solitamente molto curioso e inquisitivo. Poiché abbiamo sentito da alcuni partecipanti che hanno avuto difficoltà a inviare una domanda, vi invitiamo a fargliela qui.
Per coloro che si sono persi questa puntata , è possibile guardarla on demand quando più vi aggrada, oltre a vedere le slide dei relatori JMP: Ryan Lekivetz, responsabile del team Design of Experiments (DOE) e Reliability Development, e Yeng Saanchi, Analytics Software Tester. Hanno condiviso i punti salienti delle applicazioni innovative nel DOE e il primo studio di caso su un approccio più strategico al test del software. L'evento ha incluso anche l'ex stagista JMP, Bryce Scott, che ha spiegato come un esperimento progettato è stato utilizzato per ottimizzare la stampa 3D nel settore aerospaziale.
È stata una grande opportunità per noi condividere il modo in cui JMP interagisce con gli assistenti di ricerca laureati, che è il modo in cui Yeng è arrivato a JMP, così come il nostro fantastico programma di tirocinio, che è il modo in cui abbiamo conosciuto Bryce. JMP celebra davvero il nostro programma di tirocinio, come si riflette in post sui social media come questo:
Gli stagisti JMP non sono dei corrieri del caffè, ma svolgono un lavoro vero e significativo. Il nostro pluripremiato programma di tirocinio è incentrato su sviluppo, cultura e comunità. Ti aiuteremo a crescere professionalmente, a trovare (o approfondire) la tua passione e a creare connessioni memorabili che durino oltre l'estate. Vuoi saperne di più su uno stage presso JMP? Segui la nostra pagina Carriere per le opportunità dell'estate 2025, che saranno pubblicate a settembre e ottobre. E date un'occhiata a questo breve video realizzato da uno dei nostri stagisti.
Poiché non abbiamo ricevuto tante domande come al solito, Ryan, Yeng e Bryce condividono le risposte alle domande che hanno avuto in passato quando hanno presentato questi argomenti.
Il vostro gruppo offre tirocini?
Ciao, Ryan! Di solito pubblichiamo i nostri tirocini su jmp.com/careers a ottobre. Alcuni post saranno per team specifici (come DOE e Reliability), mentre altri potrebbero essere per interesse generale in uno stage.
Gli array di copertura possono essere utilizzati anche in altri campi applicativi oltre al software?
Sì: Certamente. I Covering Array sono una generalizzazione degli array ortogonali in DOE che vengono utilizzati nei design fattoriali frazionari. I design fattoriali frazionari sono un'alternativa economica ai design fattoriali completi senza sacrificare molte informazioni. I Covering Array vengono utilizzati anche nei test hardware per rilevare guasti dovuti a interazioni tra componenti. Altri ambiti in cui vengono utilizzati i Covering Array includono la genomica e le comunicazioni digitali.
Nel campo della genomica, i covering array vengono utilizzati per comprimere allineamenti di sequenze multiple. L'allineamento delle sequenze genomiche è importante per rilevare le differenze tra un gene per una specie e un gene per un'altra specie dovute all'evoluzione. Il numero di geni da considerare in tali casi è così grande che il costo di considerare tutti i possibili allineamenti può essere proibitivo. I covering array vengono utilizzati in tali casi per garantire che ogni gene di una specie sia allineato almeno una volta con ogni gene di un'altra specie. Da una prospettiva di covering array, ogni specie è un fattore e ogni gene per quella specie è un livello del fattore.
Nell'area delle comunicazioni digitali, i covering array possono essere utilizzati per risolvere i conflitti che possono sorgere quando più utenti condividono una risorsa unica. In tali situazioni, si dice che si verifica un conflitto quando due o più utenti accedono al canale di comunicazione nello stesso intervallo di tempo. I covering array vengono utilizzati per risolvere questo conflitto di comunicazione trovando un intervallo di tempo disponibile per ogni utente disposto a inviare un messaggio.
I fattori/impostazioni importanti avevano qualche significato per te se provavi ad applicarli a una stampante diversa?
Bryce: Sì, lo hanno fatto, anche se i valori esatti e le prestazioni di questo DOE sono specifici per la mia stampante, il processo di stampa di base è lo stesso per tutte le stampanti. Quindi, un fattore importante per la mia stampante sarà ancora importante per un'altra stampante, forse non nella stessa misura, ma ci darà comunque qualche spunto su quali siano le impostazioni importanti.
Hai provato un altro DOE dopo il tuo tirocinio?
Bryce: Sfortunatamente no. Ho provato ad applicarlo ad alcuni dei miei esperimenti di laboratorio, ma il lavoro che sto svolgendo è spesso regolamentato e richiede che testiamo ogni fattore uno per uno.
Hai domande su questa puntata di Statistically Speaking? O domande sull'innovazione con esperimenti progettati? Ci piacerebbe sentirle. Per vedere altri esempi di applicazioni innovative di esperimenti progettati, guarda questa puntata di Technically Speaking , dove un altro dei nostri esperti in materia, Tom Donnelly, condivide come puoi usare DOE per fare reverse engineering delle formulazioni.
